RD-Agent

环境要求

• 已安装 Docker，且当前用户无需 sudo 即可执行 docker 命令（可先用 docker run hello-world 验证）
• 可用的 Chat 模型 API，需支持 ChatCompletion 与 json_mode
• 可用的 Embedding 模型 API（用于向量化查询）
• Python 环境（RD-Agent 基于 Python 构建，README 未指定具体版本）

安装与启动步骤

1. 1检查 Docker 环境

   README 说明大多数场景必须先装好 Docker，且当前用户要能不用 sudo 运行 docker 命令。

   docker run hello-world

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2. 2安装 RD-Agent

   README 的安装小节未给出具体安装命令，请按官方文档完成 rdagent 命令行工具的安装，装好后应能直接执行 rdagent。

3. 3创建 .env 配置

   在项目目录下用 LiteLLM（默认方案）配置对话模型与嵌入模型；此处以 OpenAI 统一 API base 为例。

   cat << EOF  > .env
   CHAT_MODEL=gpt-4o
   EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
   OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
   OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
   EOF

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4. 4执行健康检查

   README 强调该步骤必需，用于确认模型与嵌入相关配置已经生效。

   rdagent health_check

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5. 5运行量化场景

   启动 Qlib 自循环的因子与模型联合进化应用，其它场景可替换为 fin_factor、fin_model 等命令。

   rdagent fin_quant

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6. 6运行模型研发

   用一个论文链接让智能体抽取并实现模型，URL 可替换成你自己的论文地址。

   rdagent general_model  "https://arxiv.org/pdf/2210.09789"

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关键配置

如何确认成功

执行 rdagent health_check 无报错通过，且 rdagent fin_quant 等场景命令能正常启动运行。

常见问题

注意事项

• README 的安装小节未列出具体安装命令，务必以官方文档（rdagent.readthedocs.io）为准，不要随意安装同名包。
• 配置方式默认为 LiteLLM，也可直接使用 OpenAI/Azure OpenAI 的旧版后端，详情见官方文档。
• 使用 litellm_proxy 前缀接入第三方嵌入服务时，需同时提供 LITELLM_PROXY_API_KEY 与 LITELLM_PROXY_API_BASE。
• 运行 data_science 等场景还需额外准备数据目录并配置 DS_ 开头的环境变量，README 提供了具体示例。